公开(公告)号：CN112862630B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202110249670.7

申请日：2021-03-08

申请人： 海南省电力学校(海南省电力技工学校) ,  上海交通大学

发明人： 吴清 ,  李志勇 ,  郑若楠 ,  李国杰 ,  汪可友 ,  徐晋 ,  何光宇 ,  钟准 ,  方连航 ,  吴天杰 ,  禹鹏

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0985 ,  G06F17/15 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种基于天气类型指数区间的光伏功率预测方法、终端及介质，包括：获取天气类型数据，并转化为天气类型指数；将所述天气类型指数划分为多个指数区间，其中每一个指数区间分别对应不同的日类型；将历史数据根据每小时天气类型指数分别归入对应的指数区间内，形成多个日类型子集；利用不同的日类型子集分别训练不同的深度神经网络，得到对应的分类预测子模型；将影响光伏出力的气象和功率特征作为所述分类预测子模型的输入，利用所述分类预测子模型预测不同天气类型下的光伏功率。本发明在非晴天天气下可以有效利用输入特征，具备识别剧烈变化天气下光伏输出功率突变的能力，从而提升预测精度。

公开(公告)号：CN112862630A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110249670.7

申请日：2021-03-08

申请人： 海南省电力学校(海南省电力技工学校) ,  上海交通大学

发明人： 吴清 ,  李志勇 ,  郑若楠 ,  李国杰 ,  汪可友 ,  徐晋 ,  何光宇 ,  钟准 ,  方连航 ,  吴天杰 ,  禹鹏

IPC分类号： G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

摘要： 本发明提供了一种基于天气类型指数区间的光伏功率预测方法、终端及介质，包括：获取天气类型数据，并转化为天气类型指数；将所述天气类型指数划分为多个指数区间，其中每一个指数区间分别对应不同的日类型；将历史数据根据每小时天气类型指数分别归入对应的指数区间内，形成多个日类型子集；利用不同的日类型子集分别训练不同的深度神经网络，得到对应的分类预测子模型；将影响光伏出力的气象和功率特征作为所述分类预测子模型的输入，利用所述分类预测子模型预测不同天气类型下的光伏功率。本发明在非晴天天气下可以有效利用输入特征，具备识别剧烈变化天气下光伏输出功率突变的能力，从而提升预测精度。

公开(公告)号：CN114757227A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210358904.6

申请日：2022-06-13

申请人： 海南省电力学校(海南省电力技工学校)

发明人： 吴清 ,  李志勇 ,  禹鹏 ,  闫晓微 ,  何光宇 ,  范帅 ,  田济园 ,  郭治远

IPC分类号： G06K9/00 ,  H04B17/309

摘要： 本发明公开了一种基于信道状态信息的用户存在感知技术，属于电气工程及其自动化技术领域，数据滤波：选取1根天线的CSI采集端为研究对象，并设置其在T秒内以S发包率采样N个子载波的CSI幅值矩阵H，为避免测量误差和环境噪声等不利因素对人员检测的负面影响，需对CSI幅值矩阵H中各个子载波的时序数据进行数据滤波。本发明中，技术的主要优点为：1、精度高：采用修正瑞利分布模型的数据刻画方法提供了高精度的检测结果；2、速度快：得益于协同计算模式和滚动计算方法，可在秒级内检测有人或无人状态；3、成本低：基于Wi‑Fi信号进行人员检测，保证智能家居网络正常使用的同时无需引入额外设备。